学习机器人AI程序需要掌握以下方面的内容：
人工智能基础知识
学习人工智能的基本概念、原理和算法，包括机器学习、深度学习、神经网络等。
了解AI的发展历程、应用领域和未来趋势，对AI的基本原理和工作方式有一定的了解。
编程语言
熟悉常用的编程语言，如Python、C++等。
掌握编程语言的基本语法、数据结构和算法，能够用编程语言实现AI算法和模型。
机器学习算法
学习常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
理解机器学习的基本原理和常用算法的工作原理，能够选择合适的算法解决实际问题。
深度学习框架
熟悉常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
了解深度学习的基本原理和常用的深度学习模型，能够使用框架搭建、训练和评估模型。
数据处理和特征工程
学习数据处理和特征工程的基本方法，包括数据清洗、特征选择、特征变换等。
掌握数据预处理和特征工程的常用技术和工具，能够对原始数据进行预处理和特征提取。
模型评估和调优
了解模型评估和调优的方法和技巧，包括交叉验证、网格搜索、模型融合等。
能够评估模型的性能，并通过调整模型的参数和结构来提高模型的准确性和泛化能力。
应用开发和部署
学习AI应用的开发和部署方法，包括模型部署、API设计、性能优化等。
了解常见的AI应用开发平台和工具，能够将AI模型应用到实际场景中。
计算机基础知识
包括计算机组成原理、操作系统、数据结构与算法等基础知识，这些知识是AI机器人编程的基础。
机器人技术
了解机器人的硬件结构和工作原理，包括传感器、执行器、控制系统等。
掌握机器人技术对于开发AI机器人的物理部分至关重要。
计算机视觉与感知
学习AI机器人编程需要了解计算机视觉和感知技术，包括图像处理、目标检测、姿态估计等。
这些技术能够使机器人感知和理解周围环境。
人机交互与自然语言处理
了解人机交互和自然语言处理技术，能够使机器人与人类进行有效的沟通和交互。
其他相关技术
学习将自然语言转换为机器可处理的形式的方法和技术，如分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
学习从图像或视频中提取有用信息的技术和方法，如图像特征提取、目标检测、图像分类等。
通过综合掌握上述领域的知识，并具备良好的编程能力和创新思维，可以有效地学习和应用AI机器人编程。